AWS发布在SageMaker AI上蒸馏购物Agent教程

AWS 发布教程，介绍如何在 Amazon SageMaker AI 上用序列级知识蒸馏（SeqKD）微调购物智能体：由前沿教师模型生成多步轨迹，只保留能解题的样本，再用监督微调训练小模型。AWS 称 SeqKD 只需教师模型的文本输出，不需要 logits 或强化学习基础设施，因此对闭源或仅通过 API 可用的教师模型同样适用；文中以 DeepSeek-R1 蒸馏到 Qwen、Llama 小模型为例。 教程给出的运行条件包括：笔记本环境至少使用 ml.m5.4xlarge 实例；实时推理端点按运行时长计费，取得结果后应拆除；训练任务本身无需清理；S3 中保存的轨迹数据和输出产物会持续产生存储费用。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。